深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
1381	2025-04-12	Deep learning for steganalysis: evaluating model robustness against image transformations 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1532895 PMID:40206705	research paper	本研究评估了基于深度学习的隐写分析模型在常见图像变换下的鲁棒性	首次系统地评估了多种深度学习模型在图像变换下的隐写分析性能，并比较了它们的鲁棒性	仅评估了有限的图像变换类型，未考虑更复杂的现实场景	评估深度学习模型在图像变换条件下的隐写分析性能	五种深度学习模型（EfficientNet、SRNet、ResNet、Xu-Net和Yedroudj-Net）	computer vision	NA	深度学习	EfficientNet, SRNet, ResNet, Xu-Net, Yedroudj-Net	图像	BOSSBase数据集
1382	2025-04-12	Identification of FDFT1 and PGRMC1 as New Biomarkers in Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH)-Related Hepatocellular Carcinoma by Deep Learning 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S505752 PMID:40206734	研究论文	本研究通过深度学习等方法筛选出NASH相关肝癌的新型生物标志物FDFT1和PGRMC1	首次结合深度学习、WGCNA和PPI网络筛选NASH相关肝癌特征基因，并验证FDFT1和PGRMC1的诊断价值	研究主要基于小鼠模型，需要进一步在人类样本中验证	探索NASH相关肝癌的新型生物标志物	NAFLD小鼠模型和NASH相关肝癌特征基因	生物信息学	肝癌	深度学习、WGCNA、PPI网络、实时定量PCR、单细胞测序	NNs	基因组数据	NAFLD小鼠模型
1383	2025-04-12	Deep learning-enabled transformation of anterior segment images to corneal fluorescein staining images for enhanced corneal disease screening 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.039 PMID:40206787	研究论文	开发了一种基于GAN的人工智能系统Gancor，用于将眼前段图像转化为角膜荧光素染色图像，以增强角膜疾病的筛查	利用GAN将AS图像转化为CFS图像，提高了远程诊断的效率和准确性	样本主要来自特定医院和地区，可能影响模型的泛化能力	开发一种远程诊断角膜疾病的系统	9669张眼前段图像和对应的角膜荧光素染色图像，以及967对通过智能手机拍摄的AS-CFS图像	数字病理学	角膜疾病	GAN	GAN	图像	9669张AS图像和对应的CFS图像，以及967对AS-CFS图像
1384	2025-04-12	NeuroFusionNet: cross-modal modeling from brain activity to visual understanding 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1545971 PMID:40207297	research paper	本文提出了一种创新的深度学习模型NeuroFusionNet，通过整合fMRI信号与图像特征来增强对视觉信息的理解	引入了Mutli-scale fMRI Timeformer模块和fMRI-guided loss函数，有效整合图像与大脑活动信息	NA	通过整合fMRI信号与图像特征来增强对视觉信息的理解	fMRI信号和图像特征	machine learning	NA	fMRI	NeuroFusionNet, Mutli-scale fMRI Timeformer	image, fMRI信号	NA
1385	2025-04-11	An endoscopic ultrasound-based interpretable deep learning model and nomogram for distinguishing pancreatic neuroendocrine tumors from pancreatic cancer 2025-01-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84749-7 PMID:39870667	研究论文	开发并验证了一种基于内镜超声(EUS)图像的可解释深度学习模型和列线图，用于预测胰腺神经内分泌肿瘤(PNETs)	提出了一种新的可解释深度学习模型和列线图，结合了深度学习和临床特征，提高了EUS在区分PNETs和胰腺癌中的临床应用价值	研究为回顾性分析，样本量相对较小(266例患者)，且测试组的AUC值(0.795)较训练组(0.948)有所下降	开发一种能够区分胰腺神经内分泌肿瘤和胰腺癌的预测模型	266例经病理证实的患者(115例PNETs和151例胰腺癌)	数字病理	胰腺癌	内镜超声(EUS)	SVM, 深度学习模型	图像	266例患者(115例PNETs和151例胰腺癌)
1386	2025-04-11	Deep learning based decision-making and outcome prediction for adolescent idiopathic scoliosis patients with posterior surgery 2025-01-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87370-4 PMID:39870730	研究论文	本研究旨在开发深度学习模型，以帮助青少年特发性脊柱侧凸（AIS）患者的手术决策和结果预测	结合影响手术结果的关键因素，设计了四种深度学习模型，为AIS患者提供个性化手术决策支持	学习曲线和数据量的限制，未来需要调整和优化模型以满足需求	促进AIS患者的手术决策并预测手术结果	425名接受后路脊柱固定的AIS患者	数字病理学	青少年特发性脊柱侧凸	深度学习	Multi-Layer Perceptron, Encoder-Decoder, CNN-LSTM Attention, Deep FM	图像数据、临床数据	425名患者（77名男性，348名女性，平均年龄14.60±2.08岁）
1387	2025-04-11	Capsule network approach for monkeypox (CAPSMON) detection and subclassification in medical imaging system 2025-01-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87993-7 PMID:39865160	research paper	本研究提出了一种增强空间感知胶囊网络（ESACN），用于皮肤病图像的多类精确分类，特别是在猴痘检测和子分类方面	利用胶囊网络的动态路由和空间层次结构能力，有效区分猴痘、水痘、麻疹和正常皮肤等复杂模式，优于传统CNN	研究样本量相对有限，可能影响模型的泛化能力	开发一种高精度的医学图像分类模型，以提升猴痘等皮肤病的诊断准确性	皮肤病图像，包括猴痘、水痘、麻疹和正常皮肤	digital pathology	monkeypox	Capsule Network	ESACN	image	659张图像（猴痘178张、水痘171张、麻疹80张、正常皮肤230张）
1388	2025-04-11	Deep learning classification of MGMT status of glioblastomas using multiparametric MRI with a novel domain knowledge augmented mask fusion approach 2025-01-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87803-0 PMID:39863759	研究论文	本研究旨在构建一个基于多参数MRI的胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态的鲁棒分类器，采用了一种新颖的领域知识增强掩模融合方法	提出了一种多序列引导的掩模融合方法，能够从标准MRI序列中看似无病变的区域收集病理信息，并构建了一个3D ROI-based自定义CNN分类器	多参数分类器在使用所有序列时的准确率为0.81，略低于仅使用T1对比增强和FLAIR图像的分类器（0.88）	开发一种非侵入性预测胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态的方法，以辅助临床治疗决策	胶质母细胞瘤的MGMT甲基化状态	数字病理	胶质母细胞瘤	多参数MRI	3D ROI-based自定义CNN	MRI图像	BRATS 2021 MGMT甲基化数据集的一个子集
1389	2025-04-11	Mapping the giants: a bibliometric analysis of the top 100 most-cited thyroid nodules studies 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1555676 PMID:40201321	研究论文	通过文献计量学分析甲状腺结节研究领域被引用次数最多的100篇文章，以识别趋势和关键焦点	首次对甲状腺结节领域的高被引文献进行系统分析，并识别出深度学习作为新兴研究方向	仅分析了SCI-E数据库中的文献，可能遗漏其他重要数据库的文献	分析甲状腺结节研究领域的高被引文献特征和趋势	甲状腺结节研究领域的100篇高被引文献	文献计量学	甲状腺疾病	文献计量分析工具（VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix）	NA	文本数据	100篇高被引文献
1390	2025-04-11	Early diagnosis of sepsis-associated AKI: based on destruction-replenishment contrast-enhanced ultrasonography 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1563153 PMID:40201329	research paper	建立基于破坏-补充对比增强超声（DR-CEUS）的深度学习超声放射组学模型，用于早期预测急性肾损伤（SA-AKI）	结合深度学习和超声放射组学，提出了一种新的深度学习超声放射组学模型（DLUR），在早期预测SA-AKI方面表现出色	未提及样本量是否足够大或模型在其他数据集上的泛化能力	早期预测与脓毒症相关的急性肾损伤（SA-AKI）	急性肾损伤（SA-AKI）患者	digital pathology	acute kidney injury	破坏-补充对比增强超声（DR-CEUS）	ResNet18, ResNet50, ResNext18, ResNext50, DLUR	超声图像	NA
1391	2025-04-11	Deep learning-based automated segmentation and quantification of the dural sac cross-sectional area in lumbar spine MRI 2025, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2025.1503625 PMID:40201339	研究论文	本研究评估了深度学习模型在腰椎MRI中自动分割和量化硬膜囊横截面积（DSCA）的效能，以提高诊断精度并减轻放射科医生的工作负担	首次将MultiResUNet等深度学习模型应用于腰椎MRI中DSCA的自动测量，展示了高精度和可靠性	数据集规模有限且仅依赖T1加权图像	开发自动化工具以提升腰椎MRI中DSCA测量的效率和准确性	腰椎MRI图像中的硬膜囊横截面积	数字病理学	脊柱疾病（如退行性椎间盘疾病、椎管狭窄和椎间盘突出）	MRI成像	U-Net, Attention U-Net, MultiResUNet	医学影像（T1加权轴向MRI图像）	733例腰椎MRI扫描（683例用于训练和测试，50例用于外部验证）
1392	2025-04-11	Internet of things driven hybrid neuro-fuzzy deep learning building energy management system for cost and schedule optimization 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1544183 PMID:40206707	研究论文	本文提出了一种基于物联网的混合神经模糊深度学习建筑能源管理系统，用于成本和进度优化	结合人工神经网络和模糊逻辑，在深度神经网络架构中集成模糊层，开发了一种混合深度学习模型	研究仅基于印度一个大学的数据，可能不具备广泛的普适性	优化建筑能源消耗，实现成本和进度优化	建筑能源管理系统（BEMS）	机器学习	NA	深度学习、模糊逻辑	混合深度学习模型（人工神经网络与模糊逻辑结合）	电力数据	2021年12月至2023年12月两年的能源消耗数据及27个相关能源参数
1393	2025-04-10	An optimized LSTM-based deep learning model for anomaly network intrusion detection 2025-Jan-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85248-z PMID:39789143	研究论文	提出了一种基于LSTM的优化深度学习模型，用于网络异常入侵检测	采用三种优化方法（PSO、JAYA和SSA）优化LSTM的超参数，以提高检测性能	未提及模型在实际网络环境中的泛化能力测试	开发高效的网络入侵检测系统以减少误报率	网络入侵检测	机器学习	NA	深度学习	LSTM	网络流量数据	NSL KDD、CICIDS和BoT-IoT数据集
1394	2025-04-10	Application of Artificial Intelligence and its Subsets in Various Stages of Knee Arthroplasty from Pre-op to Post-op: An Overview 2025, Journal of orthopaedics and sports medicine DOI:10.26502/josm.511500185 PMID:40190766	综述	本文概述了人工智能及其子集在膝关节置换术从术前到术后各阶段的应用	探讨了人工智能在膝关节置换术各阶段（术前、术中和术后）的多样化应用，包括患者教育、手术辅助和结果评估	NA	综述人工智能在膝关节置换术中的应用，以提高诊断准确性、手术效率和患者预后	膝关节置换术的各个阶段（术前、术中和术后）	数字病理学	骨关节炎	机器学习、深度学习	NA	NA	NA
1395	2025-04-10	Deep learning signature to predict postoperative anxiety in patients receiving lung cancer surgery 2025, Frontiers in surgery IF:1.6Q2 DOI:10.3389/fsurg.2025.1573370 PMID:40196195	研究论文	本研究旨在建立并验证一种基于MRI的深度学习特征，用于预测接受肺癌手术患者的术后焦虑	利用ResNet-152算法训练深度学习特征，首次将MRI-T1WI图像与术后焦虑预测相结合	样本量较小（202例患者），且仅使用了MRI-T1WI图像	预测接受肺癌手术患者的术后焦虑	接受肺癌手术的患者	数字病理学	肺癌	MRI	ResNet-152	图像	202例接受肺癌手术的患者
1396	2025-04-10	A study on early diagnosis for fracture non-union prediction using deep learning and bone morphometric parameters 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1547588 PMID:40196347	研究论文	本研究利用深度学习和骨形态计量参数开发了一种用于骨折不愈合早期诊断的模型	提出了Vision Mamba Triplet Attention and Edge Feature Decoupling Module UNet (VM-TE-UNet)用于骨折区域分割，并建立了基于微CT指标的早期诊断模型	研究仅使用了12只大鼠的骨折动物模型，样本量较小	开发骨折不愈合的早期诊断模型	大鼠骨折模型	数字病理	骨折	micro-CT成像	VM-TE-UNet	图像	12只大鼠的2448张micro-CT图像
1397	2025-04-10	Point-SPV: end-to-end enhancement of object recognition in simulated prosthetic vision using synthetic viewing points 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1549698 PMID:40196449	研究论文	本文介绍了一种名为Point-SPV的端到端深度学习模型，旨在增强模拟假体视觉中的物体识别能力	Point-SPV通过模拟视点（代表潜在的注视位置）并在这些点周围的图像块上训练模型，初步实现了基于注视的优化，专注于任务导向的视觉表示	NA	提升模拟假体视觉系统中的物体识别性能	视觉假体系统及视觉障碍患者	计算机视觉	视力障碍	深度学习	端到端深度学习模型	图像	NA
1398	2025-04-10	Transfer learning improves performance in volumetric electron microscopy organelle segmentation across tissues 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf021 PMID:40196751	research paper	该研究展示了迁移学习在体积电子显微镜（VEM）图像中跨组织器官分割性能的提升	通过在多组织器官的VEM数据上进行预训练并在目标数据集上微调，实现了高性能的多种细胞器分割，且所需的新训练数据量相对较少	需要一定量的手动标注数据进行微调，且性能可能受预训练数据与目标数据之间的差异影响	提高体积电子显微镜图像中细胞器分割的自动化水平和性能	哺乳动物组织中的细胞器（如线粒体和内质网）	digital pathology	NA	serial block face scanning electron microscopy	deep learning segmentation algorithms	volumetric electron microscopy images	四个VEM数据集（包括一个新的大鼠肝脏数据集，尺寸为7000×7000×219像素）
1399	2025-04-10	HTRecNet: a deep learning study for efficient and accurate diagnosis of hepatocellular carcinoma and cholangiocarcinoma 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1549811 PMID:40196844	研究论文	本研究提出了一种名为HTRecNet的深度学习框架，用于高效准确诊断肝细胞癌（HCC）和胆管癌（CCA）	HTRecNet结合了复杂的数据增强策略以优化特征提取，即使在样本量有限的情况下也能保持稳健性能	研究样本中CCA的样本量相对较少（180例），可能影响模型在CCA诊断上的泛化能力	开发自动化诊断方法以提高肝细胞癌和胆管癌的诊断效率和准确性	肝细胞癌（HCC）和胆管癌（CCA）的组织病理学图像	数字病理学	肝癌	深度学习	HTRecNet（自定义深度学习框架）	图像	5,432张组织病理学图像（其中5,096张用于训练和验证，336张用于外部测试）
1400	2025-04-09	Computational Stabilization of a Non-Heme Iron Enzyme Enables Efficient Evolution of New Function 2025-Jan-10, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202414705 PMID:39394803	research paper	本文展示了使用深度学习工具ProteinMPNN对Fe(II)/αKG超家族酶进行重新设计，以提高其稳定性、溶解性和表达，同时保留其天然活性和工业相关的非天然功能	利用深度学习工具ProteinMPNN进行酶设计，首次实现了对Fe(II)/αKG超家族酶的稳定化改造，并成功应用于定向进化，显著提高了非天然反应的催化效率	研究仅针对Fe(II)/αKG超家族酶，其通用性需要进一步验证	评估深度学习工具在酶工程工作流程中的有效性，开发新型生物催化剂	Fe(II)/αKG超家族酶	machine learning	NA	ProteinMPNN, directed evolution	deep learning	protein sequence and structure	多个Fe(II)/αKG酶变体